基于人工神经网络需水量预测方法的综合评价与分析
| 独创性声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-26页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·水资源空间分布不均加剧了水资源的短缺 | 第9页 |
| ·水资源短缺已成为制约国民经济发展的重要因素 | 第9-10页 |
| ·水资源短缺引发地面沉降和黄河断流 | 第10-11页 |
| ·需水量预测方法 | 第11-16页 |
| ·按部门性质分类的用水量预测方法 | 第11-12页 |
| ·几种常用的用水量预测方法 | 第12-16页 |
| ·国内外需水量预测研究的发展与现状 | 第16-20页 |
| ·国外研究概况 | 第16-17页 |
| ·国内研究概况 | 第17-18页 |
| ·需水量预测存在的问题及原因 | 第18-20页 |
| ·国民经济用水量及其影响因素分析 | 第20-24页 |
| ·农业用水 | 第21-22页 |
| ·工业用水 | 第22-23页 |
| ·生活用水 | 第23-24页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第24页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第24-26页 |
| 第二章 人工神经网络概述与应用 | 第26-40页 |
| ·人工神经网络的发展与应用 | 第26-27页 |
| ·BP网络概述 | 第27-34页 |
| ·BP网络的学习过程和误差逆传播校正方法 | 第27-31页 |
| ·BP网络学习算法 | 第31-34页 |
| ·计算机模拟程序 | 第34-35页 |
| ·BP网络的应用 | 第35-38页 |
| ·BP网络的改进方案 | 第38-40页 |
| ·学习算法的改进 | 第38-39页 |
| ·网络结构的优化 | 第39-40页 |
| 第三章 基于BP网络的需水量预测实验 | 第40-58页 |
| ·综合法预测 | 第40-46页 |
| ·网络模型的建立 | 第40-41页 |
| ·网络模型的训练 | 第41-44页 |
| ·网络模型的预测 | 第44-46页 |
| ·分项法预测 | 第46-56页 |
| ·生活用水预测 | 第46-49页 |
| ·农业用水预测 | 第49-53页 |
| ·工业用水预测 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 第四章 不同预测方法的成果比较 | 第58-67页 |
| ·国内有关部门的预测成果 | 第58-59页 |
| ·有关专家的预测成果 | 第59-65页 |
| ·柯礼聃教授的预测成果 | 第59页 |
| ·刘昌明院士的预测成果 | 第59-61页 |
| ·张岳教授的预测成果 | 第61页 |
| ·刘善建教授的预测成果 | 第61-62页 |
| ·姚建文等人的预测成果 | 第62-63页 |
| ·梁仁君等人的预测成果 | 第63-64页 |
| ·宋建军等人的预测成果 | 第64-65页 |
| ·贾绍凤等人的预测成果 | 第65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
